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1.

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1. 数理工学基礎シリーズ
廣田薫[ほか]監修
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2000.10-  冊 ; 21cm
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2.

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2. 画像パターン認識
廣田薫著
出版情報: 東京 : マグロウヒルブック, 1984.7  vii, 174p ; 22cm
シリーズ名: マグロウヒルコンピュータシリーズ
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3.

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3. ファジィ画像処理
日本ファジイ学会編 ; 廣田薫編集担当
出版情報: 東京 : 日刊工業新聞社, 1993.12  xi, 229p ; 22cm
シリーズ名: 講座ファジィ / 日本ファジィ学会編 ; 10
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4.

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4. だからファジィが面白い
廣田薫著
出版情報: 東京 : 裳華房, 1993.5  x, 139p ; 19cm
シリーズ名: ポピュラーサイエンス
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5.

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5. ファジイ制御 : 特集 (part 2)
廣田薫,寺野寿郎責任編集
出版情報: 東京 : コロナ社, 1989.10-1991.7  冊 ; 26cm
シリーズ名: コンピュートロール : computer and application's mook ; 28,35
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6.

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6. ファジィ技術の実用化応用
廣田薫編著
出版情報: 東京 : シュプリンガー・フェアラーク東京, 1992.11  282p ; 26cm
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7.

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7. 人工知能 (1 ; 2)
E.リッチ著 ; 広田薫, 宮村勲訳
出版情報: 東京 : マグロウヒルブック, 1984.8-9  2冊 ; 22cm
シリーズ名: マグロウヒルコンピュータシリーズ
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8.

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8. 確率過程の数理
廣田薫, 生駒哲一著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2001.10  v, 227p ; 21cm
シリーズ名: 数理工学基礎シリーズ / 廣田薫[ほか]監修 ; 4
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1.確率 1
   1.1 組合せ論的確率 1
   1.2 確率分布 7
   1.3 可測空間と確率測度 16
2.あいまい測度と評価 21
   2.1 確信度 21
   2.2 エントロピー 24
   2.3 各種あいまい測度 28
   2.4 評価 37
3.確率過程 48
   3.1 確率過程とは 48
   3.1.1 確率過程の定義 48
   3.1.2 確率過程の分布 54
   3.1.3 確率過程の特性植 56
   3.1.4 確率過程の例 59
   3.2 定常過程 65
   3.2.1 定常性の定義 65
   3.2.2 自己共分散関数 69
   3.2.3 標本平均と標本自己共分散 72
   3.3 パワースペクトル 75
   3.3.1 フーリエ積分とスペクトル 75
   3.3.2 定常過程のスペクトル 88
4.定常線形過程 93
   4.1 白色雑音 93
   4.2 線形システム 94
   4.3 線形過程 104
   4.3.1 移動平均過程 106
   4.3.2 自己回帰過程 113
   4.3.3 自己回帰-移動平均過程 123
   4.4 定常線形過程のパワースペクトル 126
5.モデルの推定 132
   5.1 最尤法 132
   5.1.1 尤度関数 132
   5.1.2 カルバックーライブラー情報量 134
   5.2 自己回帰モデルの推定 135
   5.2.1 自己回帰モデルの尤度 135
   5.2.2 最小二乗法 137
   5.2.3 ユールーウォーカー法 138
   5.3 モデル選択 140
   5.3.1 情報量規準による次数の決定 140
   5.3.2 レビンソンーダービンアルゴリズム 142
   5.4 その他の推定法 152
   5.4.1 統計的推測 152
   5.4.2 ベイズ推定 155
6.状態空間モデルと状熊推定 159
   6.1 状熊空間モデル 159
   6.2 状熊推定 170
1.確率 1
   1.1 組合せ論的確率 1
   1.2 確率分布 7
9.

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9. ファジィエキスパートシステム入門
廣田薫著
出版情報: 東京 : オーム社, 1993.9  vii, 132p ; 21cm
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1章 ファジィエキスパートシステムとは
   1.1 AI(人工知能)とファジィー 1
   1.2 あいまいさの情報処理-日陰から日向へ- 3
   1.3 問題が先か理論が先か 6
   1.4 FANと知識情報処理 7
2章 クリスプ集合とクリスプ論理
   2.1 クリスプ集合 11
   2.2 クリスプ論理 13
3章 ファジィ集合とファジィ論理
   3.1 ファジィ集合 17
   3.2 ファジィ集合概念の拡張 19
   3.3 ファジィ否定、tノルム、sノルム 21
   3.4 いろいろなファジィ論理演算 28
   3.5 ファジィ含意 31
4章 あいまい測度
   4.1 確率測度と加法性 37
   4.2 Certainty Factor 42
   4.3 エントロピー 45
   4.4 ファジィ測度 51
   4.5 可能性制度と必然性測度 53
   4.6 Dempster-Shafer測度 55
   4.7 各種あいまい測度の相互関係 57
5章 ファジィ推論
   5.1 クリスプ推論とファジィ推論 59
   5.2 Max-Min合成重心計算法 62
   5.3 実用化応用における知識表現と知識獲得 68
   5.4 いろいろなルール形ファジィ推論-直接法- 72
   5.5 ファジィチップ 76
   5.6 ファジィ関係方程式による推論 83
   5.7 その他のファジィ推論 88
   〔1〕 高木モデルによるファジィ推論 88
   〔2〕 再帰型ファジィ推論 91
   〔3〕 その他 94
6章 ファジィエキスパートシステム
   6.1 REVEAL 95
   〔1〕 REVEALとは 95
   〔2〕 VTA 96
   〔3〕 レストランの管理 97
   6.2 FLOPS 102
   6.3 FRIL 107
   6.4 実用化事例のサーベイ 110
   6.5 問題点とその解決法 115
付録 ファジィの参考文献
   1. はじめに 119
   2. ”あいまい工学”の普及 119
   3. 出版ブームの到来 120
   〔1〕 ファジィ理論を学習するための本 121
   〔2〕 パソコンCAIでファジィを学ぶ 124
   〔3〕 ファジィ思想を理解するための哲蒙書 125
   〔4〕 ファジィの適用事例の解説書と雑誌のファジィ特集号 125
あとがき 126
索引 127
1章 ファジィエキスパートシステムとは
   1.1 AI(人工知能)とファジィー 1
   1.2 あいまいさの情報処理-日陰から日向へ- 3
10.

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10. 知能工学概論
廣田薫編著
出版情報: 東京 : 昭晃堂, 1996.11  2, 3, 4, 185p ; 22cm
シリーズ名: 知能工学シリーズ ; 1
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1 人工知能の基礎(廣田 薫)
   1.1 人工知能の黎明 1
   1.2 人工知能とは 3
   1.3 問題解決 7
   1.4 述語論理 12
   1.5 意味ネットワークとフレーム 19
   1.6 知識獲得とエキスパートシステム 21
   演習問題 25
   参考文献 26
2 エージェント(鷲尾 隆)
   2.1 エージェントとは何か 27
   2.2 知的エージェントの構造 30
   2.3 エージェント間のコミュニケーション 36
   2.4 知的エージェントの具体例 38
   演習問題 41
   参考文献 42
   3 概念の学習:概念形成と決定木学習(椹木 哲夫,小澤 順)
   3.1 概念学習について 43
   3.2 観察による学習 45
   3.3 例からの学習 53
   演習問題 59
   参考文献 60
4 ファジィ理論(上原 清彦)
   4.1 ファジィ理論の背景 63
   4.2 ファジィ理論の基礎 65
   4.3 ファジィ制御の基礎 76
   4.4 ファジィ理論の今後の展望 81
   演習問題 82
   参考文献 82
5 ニューラルネットワーク(山本 正典)
   5.1 ニューラルネットワークの概要 84
   5.2 ニューロンの数学モデル 87
   5.3 学習 90
   5.4 最適化 94
   演習問題 95
   参考文献 97
6 遺伝的アルゴリズムと進化的コンピューテーション(バフマン・S・ケルマンシャヒ)
   6.1 進化的コンピューテーションとは? 98
   6.2 遺伝的アルゴリズム 101
   6.3 遺伝的アルゴリズムの応用 106
   演習問題 112
   参考文献 114
7 カオス(五百旗頭 正)
   7.1 カオス研究の歴史 115
   7.2 様々なアトラクタ 116
   7.3 カオスへの道 116
   7.4 カオスの性質とカオス性の判別 121
   7.5 カオスの応用 125
   演習問題 130
   参考文献 130
8 A LIFE(〓見 達夫)
   8.1 人工生命の諸分野 133
   8.2 人工生命研究における遺伝的アルゴリズムの位置 135
   8.3 進化する発達システム 135
   8.4 人為選択による創造支援 137
   8.5 生態系の進化 139
   8.6 共進化 143
   8.7 群行動 144
   8.8 学習能力の進化 145
   8.9 おわりに 147
   演習問題 147
   参考文献 148
9 知能ロボット(前田 陽一郎)
   9.1 はじめに 149
   9.2 知能ロボットの要素技術 150
   9.3 ロボットから見た知識情報処理 151
   9.4 知能ロボットの分類 154
   9.5 知能ロボットの将来 166
   9.6 おわりに 169
   演習問題 171
   参考文献 171
演習問題略解 174
索引 181
1 人工知能の基礎(廣田 薫)
   1.1 人工知能の黎明 1
   1.2 人工知能とは 3
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